Las 6 mejores soluciones de aprendizaje automático en 2022
Publicado: 2021-02-22El aprendizaje automático (ML) es una aplicación de inteligencia artificial (IA). El aprendizaje automático equipa a los sistemas con la capacidad de aprender automáticamente y realizar mejoras a partir de la experiencia sin ser programados explícitamente. Los algoritmos de ML emplean estadísticas para encontrar patrones en patrones masivos de datos y los usan para aprender por sí mismos.
El objetivo de ML es permitir que las computadoras aprendan automáticamente sin ninguna intervención o entrada, o asistencia de humanos. Los datos utilizados para el aprendizaje comprenden números, imágenes, palabras, etc. Según un estudio reciente, el 77% de los dispositivos que usamos hoy en día utilizan instalaciones de ML.
Las plataformas que utilizan ML son motores de búsqueda como Google y Baidu, sistemas de recomendación de Netflix, YouTube y Spotify, asistentes de voz como Siri y Alexa, y redes sociales como Facebook y Twitter.
El principio de ML comprende recopilar la mayor cantidad de datos posible y usarlos para aprender y adivinar qué cosa debe gustarte a continuación. ML encuentra un patrón y aplica el conocimiento recopilado para usarlo sugiriendo las siguientes opciones para la persona en cuestión.
Las tendencias siguen evolucionando en este nuevo mundo tecnológico acelerado con nuevos desarrollos en todo el mundo. Aquí, predecimos lo que depara el futuro con las mejores soluciones de aprendizaje automático.
Tabla de contenido
Las mejores soluciones de aprendizaje automático para 2022
1. Disponibilidad de modelos de vanguardia
Desde el momento en que ML se está adoptando más ampliamente, una tendencia paralela con acceso abierto a modelos también está experimentando un aumento en su popularidad y desarrollo. Las grandes empresas que desarrollan ML también están elevando el nivel de rendimiento del modelo en paralelo. Esto es posible debido a los conjuntos de datos grandes y completos que están disponibles con ellos, que utilizan para entrenar modelos por parte de profesionales de ML dedicados.
Sin embargo, no todas las empresas poseen el capital o la tecnología de investigación para construir dichos modelos desde cero. Por lo tanto, están utilizando la ayuda del aprendizaje de transferencia en el que pueden construir o reutilizar modelos que se han sometido a una amplia capacitación para desarrollar modelos de alto rendimiento. Mientras tanto, incluso las grandes empresas han reconocido la importancia y los beneficios de este tipo de aportes del exterior para el desarrollo de sus modelos.
Los modelos de acceso abierto o modelos públicos también pueden ser utilizados por estudiantes que están experimentando con ML. Del mismo modo, los aficionados y otros grupos también pueden usar estos modelos básicos. Los experimentos exitosos pueden contribuir a estos modelos y, al mismo tiempo, mejorar su crecimiento profesional.
2. Hiperautomatización
La hiperautomatización respalda la idea de que casi cualquier cosa dentro de una empresa puede automatizarse. Ha estado ganando popularidad desde hace algún tiempo en todo el mundo, pero con la pandemia del año pasado, su necesidad y énfasis ha aumentado aún más. La automatización inteligente de procesos y la automatización digital de procesos ha experimentado un impulso.
La fuerza impulsora de la hiperautomatización es ML y AI, que son sus segmentos clave. El requisito esencial para que los procesos comerciales automatizados procedan es que deben poder adaptarse de acuerdo con las condiciones cambiantes y también reaccionar ante circunstancias repentinas cuando llegue el momento.
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3. Herramientas de soporte superiores para ML
En los tiempos actuales, no es suficiente producir un modelo de ML funcional que haga predicciones bastante buenas. Los practicantes de ML requieren una interpretabilidad del modelo en la que comprendan por qué se realizan las predicciones antes de decidir si el modelo debe entrar en producción. Esto suele ser importante en el caso de empresas en las que las predicciones se analizan en busca de factores sociales como la justicia social, la ética y la equidad.
Una poderosa herramienta para el desarrollo de modelos es el uso de tarjetas modelo que son documentos de diseño que describen formalmente todos los aspectos de un modelo. Los aspectos incluyen los siguientes detalles:
- Resumen detallado que consiste en un resumen del propósito del modelo.
- Logística sobre los enlaces del autor a documentos adicionales, licencia, fecha, etc.
- Especificaciones sobre redes neuronales o tipos de capas, entradas y salidas.
- Un resumen sobre sus limitaciones y consideraciones, incluida información sobre cuestiones éticas y de privacidad, restricciones de velocidad y precisión.
- Una métrica de rendimiento objetivo y real que se espera básicamente frente a la precisión real.
La visualización es otra herramienta clave. Un aspecto invaluable es la capacidad de visualizar un modelo durante el diseño, la capacitación e incluso durante la auditoría.
Los miembros del equipo pueden utilizar las tarjetas modelo para evaluar constantemente el rendimiento del modelo con respecto a lo que se especifica en una tarjeta.
4. Previsión y análisis empresarial
ML puede contribuir a la previsión comercial y ayudar a tomar decisiones importantes e informadas relacionadas con el negocio. Los expertos recopilan y filtran un conjunto de datos durante un período de tiempo fijo, que luego se utiliza para tomar decisiones inteligentes. Una vez que ML se entrena con diversos conjuntos de datos, puede proporcionar conjeturas con una precisión de hasta aproximadamente el 95 %.
Predecimos que las organizaciones fusionarían redes neuronales recurrentes y obtendrían resultados de pronóstico de alta fidelidad. Una de las principales ventajas de usar ML es encontrar los patrones ocultos que pueden haberse perdido. El mejor ejemplo de su uso es en las empresas de seguros para identificar posibles fraudes que podrían ser muy costosos. ML podría ayudar a descubrir patrones ocultos y hacer pronósticos precisos en consecuencia.
5. ML e Internet de las cosas (IoT)
El analista económico Transforma Insights pronosticó que el mercado de IoT desarrollará 24,100 millones de dispositivos en 2030, lo que generará $1,5 billones en ingresos en todo el mundo debido a su rápido desarrollo.
Se intersecta la utilización del aprendizaje automático y el Internet de las cosas. La producción de dispositivos IoT utiliza ML, IA y aprendizaje profundo para hacer que los servicios sean más inteligentes y seguros. De manera similar, las redes de sensores y dispositivos IoT proporcionan volúmenes gigantescos de datos para que ML e IA funcionen de manera efectiva.
6. Aprendizaje automático en el perímetro
Se predice que la inferencia en el borde crecerá sustancialmente a lo largo de 2022. Entre los diversos factores que contribuyen a este crecimiento, los dos principales son el crecimiento de IoT y una mayor dependencia de los dispositivos para realizar el trabajo remoto.
Los dispositivos de consumo y orientados a empresas como Google-mini emplean ML respaldado por la nube. Básicamente, el aprendizaje automático respaldado en la nube recopila datos evocando imágenes de dispositivos diminutos con acceso a Internet y los envía a la nube para su inferencia. Es necesario en muchas situaciones, como la detección de fraude por parte de los bancos y en los casos en que la latencia más prolongada no es un problema. Pero, en el caso de los dispositivos perimetrales, obtienen la potencia de procesamiento necesaria para realizar interferencias en el perímetro.
Un ejemplo de dicha tecnología en el perímetro es Coral de Google. Posee una unidad de procesamiento de tensor (TPU) integrada y maneja numerosos casos de uso de IoT (p. ej., analiza voces e imágenes). Esto muestra que la inferencia ahora es posible sin ninguna conexión a Internet y back-end en la nube con la tecnología empaquetada en un factor de forma pequeño. La ventaja adicional que ofrece ML at the edge es la seguridad al mantener los datos recopilados en el propio dispositivo.
Técnicamente, las implementaciones mencionadas anteriormente exigen modelos de ML más pequeños que se transfieran rápidamente y se ajusten a dispositivos integrados con almacenamiento limitado. Aquí, la cuantización es la solución para reducir el tamaño del modelo.
Según las estadísticas proporcionadas por Gartner, ML se está utilizando de una forma u otra en aproximadamente el 37% de todas las empresas para su negocio que se revisaron. También se estima que alrededor del 80 % de los avances modernos se basarán en ML e IA para el año 2022.
Hay un aumento en la demanda y el interés en ML con varios patrones y tecnologías nuevos que ascienden con el número creciente de aplicaciones útiles.
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Conclusión
Con todas las habilidades aprendidas, también puede activarse en otras plataformas competitivas para probar sus habilidades y obtener aún más experiencia práctica. Si está interesado en obtener más información sobre el curso, consulte la página del Programa Executive PG en Machine Learning & AI y hable con nuestro asesor profesional para obtener más información.
